Giải pháp hỗ trợ ra quyết định tín dụng đối với các khoản vay của khách hàng doanh nghiệp tại các ngân hàng thương mại việt nam trường hợp các yếu tố phi tài chính

Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] ISSN: 1859-2171 e-ISSN: 2615-9562 TNU Journal of Science and Technology 201(08): 13 - 17 GIẢI PHÁP HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TÍN DỤNG ĐỐI VỚI CÁC KHOẢN VAY CỦA KHÁCH HÀNG DOANH NGHIỆP TẠI CÁC NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM – TRƯỜNG HỢP CÁC YẾU TỐ PHI TÀI CHÍNH Đỗ Năng Thắng Trường Đại học Công nghệ thông tin truyền thơng - ĐH Thái Ngun TĨM TẮT Các nhà kinh tế thường gọi Ngân hàng “ngành kinh doanh rủi ro” Thực tế chứng minh không ngành mà khả dẫn đến rủi ro lại lớn lĩnh vực kinh doanh tiền tệ tín dụng Ngân hàng phải gánh chịu rủi ro ngun nhân chủ quan mình, mà cịn phải gánh chịu rủi ro từ phía khách hàng gây Chính vậy, cơng cụ hỗ trợ ngân hàng thương mại việc cảnh báo rủi ro tín dụng cần thiết, đặc biệt bối cảnh cạnh tranh khốc liệt ngày Trên giới có số cơng trình nghiên cứu liên quan đến vấn đề Tuy nhiên công trình phát huy mạnh khía cạnh chưa thực phù hợp với điều kiện thực tế Việt Nam Với tính cấp thiết vậy, báo đề xuất phương pháp kết hợp chấm điểm yếu tố phi tài với xếp hạng tín dụng S&P, từ giúp ngân hàng thương mại có thêm cơng cụ việc trợ giúp định tín dụng hạn chế rủi ro Từ khóa: Rủi ro tín dụng; mơ hình cảnh báo; mơ hình chấm điểm; hệ số phi tài chính; xếp hạng tín dụng Ngày nhận bài: 28/3/2019; Ngày hoàn thiện: 19/4/2019; Ngày duyệt đăng: 06/6/2019 SOLUTIONS TO SUPPORT THE CREDIT DECISION FOR LOANS OF ENTERPRISES IN VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS CASE STUDY: NON-FINANCIAL FACTORS Do Nang Thang TNU - Information and Communication Technology University ABSTRACT Economists often call the Bank a "risky business" In fact, it has proved that there is no industry that has the potential to lead to big risks such as in the field of currency trading - credit The Bank has to bear the risks not only due to its subjective causes, but also the risks of its customers Therefore, a tool can support commercial banks in warning credit risks is necessary, especially in the context of fierce competition like today In the world there have been some researches related to this issue However, each project only develops its strengths in a certain aspect and is not really suitable with the actual conditions in Vietnam With such urgency, the paper proposes a method of combining the scoring of non-financial factors with the credit rating of S&P, thereby helping commercial banks has more one tool for support in credit decision Keywords: Credit risk; warning model; scoring model; non-financial coefficient; credit ratings Received: 28/3/2019; Revised: 19/4/2019; Approved: 06/6/2019 Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Email: dnthang@ictu.edu.vn http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn 13 Hỗ trợ ôn tập Đỗ Năng Thắng [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ ĐHTN Giới thiệu Cuộc khủng hoảng tài châu Á năm 1997 khủng hoảng toàn cầu năm 2008 nhen nhóm lại nguyên nhân triệu chứng khủng hoảng tài tiềm Nếu triệu chứng phát trước, phủ áp dụng biện pháp phịng ngừa để ngăn chặn khủng hoảng để giảm thiểu tác động bất lợi khủng hoảng kinh tế nước Việt Nam thực cam kết mở cửa thị trường lĩnh vực tài - ngân hàng, thực tế hội nhập khu vực giới mang lại hội cho ngân hàng Việt Nam đồng thời phát sinh nhiều thách thức rủi ro mức cao Các yếu tố rủi ro lĩnh vực kinh doanh ngân hàng ngày trở nên phức tạp cần có giải pháp phịng ngừa kịp thời Việc xây dựng giải pháp hỗ trợ ngân hàng thương mại (NHTM) việc định tín dụng cần thiết đặc biệt bối cảnh hội nhập quốc tế ngày sâu, rộng Hiện giới có số cơng trình tiêu biểu cảnh báo rủi ro tín dụng mơ hình Merton (1974) có vai trị mang tính khai sáng quản trị rủi ro tín dụng vai trị mơ hình Black-Scholes định giá quyền chọn [1] Tuy nhiên hạn chế mơ hình dựa giả định doanh nghiệp có khoản nợ trả nợ thời điểm Mơ hình điểm số Z E.I.Altman khởi tạo năm 1977 thơng thường sử dụng xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp [2] Mơ hình dùng để đo xác suất vỡ nợ khách hàng thông qua đặc điểm khách hàng Đại lượng Z thước đo tổng hợp để phân loại rủi ro người vay phụ thuộc vào yếu tố tài người vay Mơ hình CreditMetrics, J.P Morgan giới thiệu vào năm 1997 [3], mơ hình sử dụng phổ biến thực tiễn Mơ hình xem có nguồn gốc từ mơ hình Merton, nhiên có điểm khác biệt mơ hình CreditMetrics với Merton ngưỡng phá sản mơ hình CreditMetrics xác định từ xếp hạng tín dụng khơng phải từ khoản nợ Do đó, mơ hình cho phép xác định xác suất vỡ nợ 14 201(08): 13 - 17 xác suất suy giảm tín dụng Ở Việt Nam có số cơng trình cơng trình tác giả Lê Văn Tuấn năm 2016 “Khám phá thú vị phần mềm R định lượng rủi ro tín dụng” nghiên cứu tác giả nghiên cứu ứng dụng mơ hình KMV vào cảnh báo rủi ro tín dụng [4] hay cơng trình nghiên cứu thứ tác giả Lê Văn Tuấn “Ứng dụng mơ hình Merton giảng dạy rủi ro tín dụng định giá trái phiếu cho sinh viên ngành tài chính” cơng trình nghiên cứu làm rõ mơ hình Merton ứng dụng cảnh báo rủi ro tín dụng NHTM Việt Nam [5] Cơng trình nghiên cứu Nguyễn Phi Lân “Mơ hình cảnh báo sớm sách hướng tới ổn định kinh tế vĩ mô”, theo tác giả việc cảnh báo sớm rủi ro kinh tế vĩ mô khủng hoảng tiền tệ tác giả xây dựng dựa mơ hình cảnh báo sớm (EWS) tham số [6] Tuy nhiên mơ hình phức tạp khó áp dụng phù hợp với tình hình thực tế NHTM Việt Nam Mặt khác mơ hình tập trung phân tích yếu tố tài mà không đề cập đến yếu tố phi tài Xuất phát từ ngun nhân đó, báo đề xuất giải pháp kết hợp chấm điểm yếu tố phi tài với xếp hạng tín dụng S&P, từ giúp NHTM có thêm cơng cụ việc trợ giúp định tín dụng Phương pháp nghiên cứu Bài báo sử dụng giải pháp kết hợp phương pháp định tính định lượng, phương pháp định tính chủ yếu Xuất phát từ nghiên cứu tài liệu liên quan đến tiêu chí chấm điểm phi tài số NHTM lớn, từ báo tiến hành thu thập thông tin liên quan đến yếu tố phi tài doanh nghiệp cụ thể như: Trình độ quản lý, Quan hệ khách hàng với ngân hàng, nhân tố bên ngoài, đặc điểm khác tiến hành chấm điểm yếu tố dựa sở xác định trọng số chúng, trọng số yếu tố phi tài lại định mức độ ảnh hưởng chúng đến khả trả nợ khách hàng, hoạt động thực dựa phương pháp Chuyên gia Ngoài báo tiến hành xếp hạng tín dụng khách hàng doanh nghiệp yếu tố phi tài dựa lý thuyết xếp hạng tín http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Đỗ Năng Thắng Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ĐHTN dụng S&P, từ hỗ trợ NHTM có thêm cơng cụ việc trợ giúp định tín dụng Kết bàn luận 3.1 Mơ hình phân tích Trình độ quản lý Điểm phi tài Quan hệ với ngân hàng Các nhân tố bên Đặc điểm khác Hình Mơ hình chấm điểm yếu tố phi tài 201(08): 13 - 17 3.2 Bảng kết tính điểm tiêu phi tài Dựa mức độ ảnh hưởng yếu tố phi tài (chỉ tiêu chính) đến khả trả nợ khách hàng doanh nghiệp, báo tiến hành xác định trọng số yếu tố tiêu chính, báo đưa tiêu phụ trọng số chúng tiến hành chấm điểm dựa thông tin thực tế thu thập được, cụ thể bảng Bảng Kết chấm điểm tiêu phi tài DNB STT I Trọng số 30% Các tiêu phi tài Trình độ quản lý Lý lịch tư pháp người đứng đầu doanh nghiệp 1.1 5% II 1.2 1.3 1.4 1.5 7% 7% 6% 5% 30% 2.1 4% Lịch sử trả nợ khách hàng 12 tháng qua 10 11 12 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 4% 3% 3% 4% 4% 3% Số lần cấu lại thời gian trả nợ 12 tháng qua Số lần cam kết ngoại bảng khả toán Tình hình cung cấp thơng tin u cầu ngân hàng Mức độ sử dụng dịch vụ ngân hàng Tỷ trọng chuyển doanh thu qua ngân hàng Thời gian quan hệ với ngân hàng 13 2.8 3% Tình trạng nợ hạn ngân hàng 14 III 15 2.9 3.1 2% 25% 4% 16 3.2 4% 17 3.3 18 3.4 19 3.5 20 3.6 21 3.7 IV 22 5.1 23 5.2 24 5.3 25 5.4 26 5.5 27 5.6 28 5.7 29 5.8 Tổng cộng 5% 2% 4% 2% 4% 15% 1% 1% 4% 4% 1% 1% 1% 2% 100% Kinh nghiệm chuyên môn người đứng đầu doanh nghiệp Trình độ học vấn người quản lý Năng lực điều hành người trực tiếp lãnh đạo doanh nghiệp Cơ cấu tổ chức môi trường kiểm soát nội doanh nghiệp Quan hệ với ngân hàng Định hướng quan hệ với khách hàng thời gian tới Các nhân tố bên Triển vọng phát triển ngành Khả sản phẩm doanh nghiệp bị thay sản phẩm khác Nguồn cung ứng Mức độ phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên Sự cạnh tranh doanh nghiệp có ngành Khả nhập doanh nghiệp ngành Nhu cầu thị trường sản phẩm doanh nghiệp Các đặc điểm khác Sự phụ thuộc vào số nhà cung cấp Số năm hoạt động doanh nghiệp Tốc độ tăng trưởng doanh thu Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận Phạm vi hoạt động doanh nghiệp Triển vọng phát triển doanh nghiệp Lợi kinh doanh Quy mô doanh nghiệp http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn Giá trị Lý lịch tư pháp tốt 15 năm Đại học Rất tốt Rất tốt Điểm Điểm cuối 100 100 60 100 100 4,2 100 100 100 100 100 80 100 3 3,2 100 100 Cao 100 Khó 100 Ổn định Khơng nhiều Bình thường Khó Lớn 60 60 60 100 100 1,2 2,4 Bình thường 10 năm 20% 125% Toàn quốc Phát triển Thuận lợi Lớn 60 100 67 100 60 100 80 100 0,6 2,68 0,6 0,8 89,68 Luôn trả nợ hạn lần lần Luôn đầy đủ Lớn 80% năm Khơng có nợ q hạn Phát triển 15 Hỗ trợ ơn tập [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Đỗ Năng Thắng Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ ĐHTN 3.3 Xếp hạng tín dụng theo S&P Bài báo tiến hành xếp hạng tín dụng đối tượng khách hàng doanh nghiệp ngân hàng (đối tượng vay vốn với kỳ hạn dài vừa mang lại doanh thu ổn định cho ngân hàng đồng thời chứa đựng nhiều rủi ro) Để giúp NHTM có thêm thông tin cụ thể trực quan chất lượng tín dụng khách hàng doanh nghiệp, báo tiến hành xếp hạng tín dụng doanh nghiệp dựa lý thuyết Standard & Poor's, cơng ty dịch vụ tài có trụ sở Hoa Kỳ Đây công ty McGraw-Hill Standard & Poor's ba quan xếp hạng tín dụng lớn uy tín giới (hai cơng ty cịn lại Moody's Fitch Ratings) S&P đánh giá người vay từ mức AAA D [7] Số liệu cụ thể thể bảng 3.4 Kết xếp hạng tín dụng theo S&P Bảng Xếp hạng tiêu phi tài DNB theo S&P Điểm Thang đo S&P lượng Chất 77,2 - 84,7 69,6 - 77,1 tín Thơng qua kết chấm điểm tiêu phi tài tiêu tài theo mơ hình điểm số Z, ta thấy doanh nghiệp DNB có chất lượng tín dụng cao, mức độ rủi ro thấp, khả trả nợ cao Một số kiến nghị NHTM Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt ngày lĩnh vực kinh doanh tiền tệ, NHTM không nên tập trung vào việc đánh giá tiêu tài mà cịn cần phân tích kết hợp với tiêu phi tài để có thơng tin đầy đủ xác Tuy nhiên phân tích tiêu phi tài (các tiêu khơng thể số cụ thể nên thường dễ bị chi phối yếu tố chủ quan, cảm tính), ngân hàng cần lưu ý số vấn đề sau: Một là, chấm điểm yếu tố phi tài chính, ngân hàng cần thành lập Hội đồng chuyên gia điểm chấm điểm Hội đồng cá nhân; Hai là, tiến hành chấm cần tuân thủ theo thang điểm, tỷ trọng yếu tố; dụng 84,8-92,3 Ba là, tiến hành chấm điểm phải dựa vào AA minh chứng số liệu cụ thể, khơng dựa vào cao, mức cảm tính chủ quan người chấm; độ rủi ro thấp, khả trả nợ cao Bảng Xếp hạng tín dụng doanh nghiệp theo S&P 89,68 Điểm > 92,3 84,8 - 92,3 Giải thích 201(08): 13 - 17 S&P Nội dung AAA Chất lượng tín dụng cao nhất, có độ rủi ro thấp nhất, có khả trả nợ cao AA Chất lượng tín dụng cao, mức độ rủi ro thấp, khả trả nợ cao Đạt mức trung bình nhân tố đảm bảo khả trả nợ ngắn dài hạn A chưa thật chắn đạt độ tin cậy cao Do xếp hạng có khả trả nợ Đạt mức trung bình, mức an tồn rủi ro khơng cao khơng thấp BBB Khả trả nợ gốc lãi thời khơng thật chắn khơng có dấu hiệu nguy hiểm 62,0 - 69,5 BB 54,4 - 61,9 B 46,8 - 54,3 39,2 - 46,7 31,6 - 39,1 < 31,6 CCC CC C D Đạt mức trung bình, khả trả nợ gốc lãi không thật chắn mức độ an toàn BBB Đối tượng thiếu hấp dẫn cho đầu tư Sự đảm bảo hoàn trả gốc lãi tương lai nhỏ Khả trả nợ thấp, dễ xảy vỡ nợ Rủi ro cao, thường bị vỡ nợ Đối tượng tình trạng phá sản Khả phá sản gần chắn Nguồn: S&P Hỗ trợ ơn tập 16 [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn Hỗ trợ ôn tập Đỗ Năng Thắng [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ ĐHTN Bốn là, có số yếu tố thay đổi bất thường thiết phải tiến hành chấm xếp loại tín dụng lại khách hàng doanh nghiệp; Năm là, tính điểm phi tài doanh nghiệp cần đối chiếu với xếp hạng tín dụng theo S&P để biết cụ thể chất lượng tín dụng doanh nghiệp nay; Sáu là, cần tính điểm yếu tố phi tài kết hợp với chấm điểm yếu tố tài để đưa kết cách xác nhất; Bảy là, cần thu thập thông tin ngồi doanh nghiệp để nắm thơng tin cách xác khách quan Kết luận Rủi ro tín dụng mang lại hậu lớn cho ngân hàng Tuy nhiên việc đối mặt với tất yếu ngân hàng đặc biệt bối cảnh cạnh tranh khốc liệt ngày Bài báo cung cấp công cụ phân tích nhận biết khách hàng có khơng có nguy khả trả nợ, từ hỗ trợ cho NHTM việc định tín dụng cách xác hạn chế rủi ro Tuy nhiên khía cạnh nghiên cứu báo yếu tố phi tài chính, ngân hàng cần chấm điểm cách khách quan nhất, dựa sở minh chứng cụ thể http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn 201(08): 13 - 17 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Merton, Robert C., “On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates”, Journal of Finance, vol 29, pp 449-470, 1972 [2] Altman, Edward I., “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction Of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, vol 23, no 4, pp 589-609, 1968 [3] J.P Morgan, “Introduction to CreditMetrics”, 13/08/2010,https://vi.scribd.com/document/3582 1973/Intro-to-Credit-Metrics-JP-Morgan, truy cập ngày 10/01/2019 [4] Lê Văn Tuấn, “Khám phá thú vị phần mềm R định lượng rủi ro tín dụng”, 05/06/2016,https://tuanvanle.wordpress.com/20 16/06/05/kham-pha-su-thu-vi-cua-phan-mem-rtrong-dinh-luong-rui-ro-tin-dung, truy cập ngày 17/01/2019 [5] Lê Văn Tuấn, “Ứng dụng mơ hình Merton giảng dạy rủi ro tín dụng định giá trái phiếu cho sinh viên ngành tài chính”, 11/11/2016,https://tuanvanle.wordpress.com/2 016/11/11/ung-dung-mo hinh-merton-tronggiang-day-rui-ro-tin-dung-va-dinh-gia-traiphieu-cho-sinh-vien-nganh-tai-chinh, truy cập ngày 17/02/2019 [6] Nguyễn Phi Lân, “Mơ hình cảnh báo sớm sách hướng tới ổn định kinh tế vĩ mô”, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, T 2, S.3, tr 27-32, 2011 [7] S&P, “S&P Global Rating Definitions”,31/10/2018, https://www.standardandpoors.com/en_US/web/ guest/article/-/view/sourceId/504352, truy cập ngày 17/02/2019 17 Hỗ trợ ơn tập 18 [ĐỀ CƯƠNG CHƯƠNG TRÌNH ĐẠI HỌC] http://jst.tnu.edu.vn; Email: jst@tnu.edu.vn